ServiceNow автономно обрабатывает 90% собственных ИТ-запросов. Теперь компания хочет добиться того же для любого предприятия
ServiceNow самостоятельно обрабатывает 90% IT-запросов своих сотрудников, разрешая инциденты на 99% быстрее живых операторов. В четверг компания представила линейку продуктовых технологий, с помощью которых намерена сделать то же самое для всех остальных.
Организации уже три года проводят пилотные проекты, которые буксуют, как только ИИ добирается до уровня выполнения задач. Агент может выявить проблему и порекомендовать способ ее решения, но затем передает ее человеку, поскольку у него нет прав на завершение работы или потому что никто не доверяет ему автономные действия в контролируемой среде.
Главное препятствие, с которым сталкивается большинство команд — это вовсе не технологические возможности. Это вопросы управления (гавернанса) и непрерывности рабочих процессов.
Ответом от ServiceNow стали новая структура под названием Autonomous Workforce («Автономный штат»); новый ориентированный на сотрудников продукт EmployeeWorks, созданный на базе декабрьского приобретения компании Moveworks; а также лежащий в основе архитектурный подход, который в компании называют «автоматизацией ролей».
От системы тикетов к ИИ-персоналу
ServiceNow шла к этому два десятилетия. Платформа начиналась как система для работы с заявками (тикетами), превратилась в движок автоматизации рабочих процессов, а последние два года наращивала поверх этого фундамента слой искусственного интеллекта с помощью своего продукта Now Assist.
Разница заключается в том, что новый подход перестает рассматривать ИИ как надстройку над рабочими процессами и начинает воспринимать его как работника, действующего внутри них. Этот сдвиг — от ИИ, который помогает, к ИИ, который выполняет работу — задает вектор развития всего корпоративного рынка. ServiceNow делает ставку на конкретное архитектурное решение для достижения этой цели.
Анонс состоит из трех частей: ServiceNow EmployeeWorks позволяет сотрудникам описать проблему на обычном языке и устранить ее без создания тикета; Autonomous Workforce выполняет работу от начала и до конца; а автоматизация ролей выступает в роли архитектурного уровня, который управляет тем, как эти агенты-специалисты функционируют в рамках существующих корпоративных прав доступа.
Большинство корпоративных ИИ-ассистентов, включая Microsoft Copilot и Google Gemini, требуют, чтобы сотрудники точно знали, какой именно инструмент предназначен для решения конкретной проблемы. Платформа Moveworks, у которой до декабрьского поглощения было 5,5 миллиона корпоративных пользователей, изначально строилась вокруг единой точки входа, автоматически распределяющей запросы в условиях такой неопределенности.
Бхавин Шах, основатель Moveworks и теперь старший вице-президент ServiceNow после состоявшегося поглощения, прямо обозначил эту проблему на брифинге для прессы и аналитиков.
«За последние два года организации бросились внедрять ИИ, но во многих случаях эта спешка привела к появлению фрагментированных инструментов, разрозненных сценариев использования ИИ и ситуации, когда сотрудники вынуждены переключаться между системами просто для того, чтобы сделать самые простые вещи», — отметил он.
Почему автоматизация ролей отличается от обычного агента
ServiceNow предлагает новый архитектурный уровень под названием «автоматизация ролей», и он отличается от агентов, используемых в большинстве компаний в настоящее время.
Обычные ИИ-агенты ориентированы на конкретные задачи: им задают цель, они выстраивают логику ее достижения и по ходу дела выясняют, что им разрешено делать в данный момент. Это создает проблемы в корпоративной среде, где соблюдение регламентов, наличие аудиторских следов и четкие границы прав доступа не являются опциональными.
При командной автоматизации (role automation) ИИ-специалист не пытается «додуматься» до получения прав — он их наследует. Тот же самый фреймворк контроля доступа, контекст CMDB (базы данных управления конфигурациями), логика SLA (соглашений об уровне услуг) и правила предоставления льгот и привилегий, которые регулируют работу людей на платформе ServiceNow, начинают управлять ИИ-специалистом с момента его развертывания. Он не может выйти за рамки очерченной зоны ответственности. Он не может самостоятельно повышать свои привилегии на основе того, чему научился в процессе выполнения задачи.
Компания проводит трехуровневое разграничение: агенты задач обрабатывают отдельные шаги автоматизации; агентские рабочие процессы сочетают детерминированное и вероятностное выполнение; а автоматизация ролей располагается над ними обоими в качестве полноценной виртуальной роли сотрудника с четкими обязанностями и предварительно унаследованными правилами контроля.
Первый продукт, созданный на этой архитектуре — ИИ-специалист службы поддержки первого уровня (Level 1 Service Desk AI Specialist), — полностью закрывает стандартные IT-запросы от начала до конца: сброс паролей, предоставление доступа к ПО и устранение неполадок в сети, документируя каждое решение и передавая задачу живому оператору только тогда, когда сталкивается с чем-то, выходящим за рамки его компетенции.
«Не гоняйтесь за бабочками»
Алан Роза знает не понаслышке, что происходит, когда в сфере здравоохранения терпит крах система управления ИИ. Будучи директором по информационной безопасности и старшим вице-президентом по инфраструктуре и операциям в CVS Health, он руководит внедрением ИИ среди 300 000 сотрудников, где соблюдение нормативов — строгая необходимость.
Выступая на том же брифинге, он обрисовал подход к масштабированию ИИ, который напрямую совпадает с архитектурными заявлениями ServiceNow. CVS Health уже была клиентом как ServiceNow, так и Moveworks еще до декабрьского поглощения. Роза отметил, что комбинация двух платформ внушает оптимизм и что этот потенциал «воплощается в жизнь», хотя сама CVS Health пока публично не заявляла о намерении внедрять Autonomous Workforce.
«Скучное — это прекрасно», — заявил Роза. — «Предсказуемо. Стабильно. Начинать нужно с ответственного, объяснимого ИИ. Никаких предвзятостей, никаких галлюцинаций, четкие рамки. Правила понятны всем».
Касательно искушения гнаться за новейшими возможностями ИИ до того, как выстроены надежные механизмы управления, он высказался предельно прямо: «Не гоняйтесь за бабочками. Сосредоточьтесь на приземленных, неброских операционных сценариях использования. На тех, которые приносят реальную окупаемость инвестиций и влияют на жизни людей».
Подход Розы предполагает восприятие ИИ как непрерывно эволюционирующего набора возможностей, требующего динамического, а не статического тестирования. CVS Health пропускает каждый сценарий использования ИИ через клиническую, юридическую, конфиденциальную и охранную экспертизу до того, как он попадет в рабочую среду.
«Статичные проверки здесь не работают, когда ИИ учится и адаптируется», — пояснил он. — «Намылил, смыл, повторил».
Методология Розы требует, чтобы правила управления были заложены в архитектуру развертывания с самого начала, а не внедрялись задним числом после того, как проблема уже возникла. Именно об этом заявляет ServiceNow в контексте автоматизации ролей. ИИ-специалисты, которые наследуют существующие корпоративные права доступа и логику рабочих процессов, структурно менее склонны нарушать регламенты контроля, чем агенты, определяющие собственный масштаб полномочий на лету.
Что это значит для бизнеса
Для любой организации, оценивающей агентный ИИ независимо от поставщика, практический вопрос звучит просто: заложен ли ваш контроль над ИИ непосредственно в исполнительный слой или он существует поверх него в виде документа с политиками, который агенты могут логически «обходить»?
Именно эту задачу ServiceNow пытается решить с помощью Autonomous Workforce и EmployeeWorks, внедряя правила контроля и контекст рабочего процесса прямо в агентский слой, а не прикручивая их в качестве внешнего модуля. Для специалистов отправной точкой должна стать архитектура управления, а не функционал. Перед развертом любых агентских ИИ-систем четко зафиксируйте, где физически находятся ваши права доступа, логика процессов и требования к аудиту. Если этот фундамент отсутствует, ни один фреймворк агентов не выдержит масштабов крупного предприятия.
«Масштаб и доверие идут рука об руку», — резюмировал Роза. — «Если вы теряете доверие, вы теряете право на масштабирование».
